(57)【要約】【課題】  観測属性と作用属性を区別できるパラメータ（作用度）の指定により、両者を区別した、より適切なデータ分析を可能にする。【解決手段】  データ分析プログラムは、一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手順を、コンピュータに実行させる。【選択図】図１
2007066202.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手順、
をコンピュータに実行させるためのデータ分析プログラム。
【請求項２】
前記データ分析手順は、二つの前記対応関係自由な時系列事例、及び、前記各属性の作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いて、当該二つの時系列事例間における最適なデータ点間対応関係集合を求め、当該二つの時系列事例間の距離を求める、
ことを特徴とする請求項１記載のデータ分析プログラム。
【請求項３】
前記データ分析手順は、
前記二つの時系列事例、及び、前記各属性の作用度を入力とし、前記作用度により異なる距離計算処理方式を用いて、当該二つの時系列事例間における全てのデータ点組み合わせ間の距離を計算するデータ点間距離計算手順と、
前記データ点間距離計算手順により計算された全てのデータ点組み合わせ間の距離を用いて、前記二つの時系列事例間の最短距離を計算する最短距離計算手順と、
を含む、
ことを特徴とする請求項２記載のデータ分析プログラム。
【請求項４】
前記データ点間距離計算手順は、各データ点組み合わせの各属性毎に、１対１対応関係とみなせる主対応関係時の距離と、他に前記主対応関係が存在し１対１対応関係とみなせない従対応関係時の距離とを出力し、
前記最短距離計算手順は、各データ点が保持する対応関係中一つ以内が前記主対応関係であって他が前記従対応関係であるとの条件の下で、前記二つの時系列事例間の最短距離を求める、
ことを特徴とする請求項３記載のデータ分析プログラム。
【請求項５】
前記データ点間距離計算手順は、前記主対応関係時の距離として、前記二つの時系列事例の属性間距離を出力し、前記従対応関係時の距離として、前記二つの時系列事例の属性間における属性値が異なる場合に得られる距離と前記主対応関係時の距離の当該属性に係る前記作用度による内分値を出力する、
ことを特徴とする請求項４記載のデータ分析プログラム。
【請求項６】
前記データ点間距離計算手順は、前記作用度が正である属性の、前記データ点組み合わせにおける両データ点の属性値のいずれもが、前記時系列事例の状態に作用を与えない非作用値である場合には、前記従対応関係時の距離として前記主対応関係時の距離と同じ値を出力する、
ことを特徴とする請求項４又は５記載のデータ分析プログラム。
【請求項７】
前記作用度は、０又は１である、
ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか一項記載のデータ分析プログラム。
【請求項８】
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手段、
を備えることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項９】
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行う、
ことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１０】
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手順、
をコンピュータに実行させるためのデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対応関係が自由な時系列データのデータ分析を行うためのプログラム、装置、方法、及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットを代表とするネットワークの発達や、記憶密度の高密度化、コンピュータの高性能、低価格化により、膨大な量の情報の蓄積が容易になっている。例えば、流通業におけるＰＯＳ（Point Of Sale）システムでは、全国各地の小売店の売り上げ内容を本社コンピュータなどに集めることが可能であり、その情報が時間と販売された商品の関係として刻々と蓄積されている。この他にも、製造業における各種製造装置の条件と生成された製品の歩留まりデータ、金融業における個人のクレジットカード使用状況の情報や、保険業における保険使用者の個人データと使用状況の情報、医療情報、ネットワークログデータなどが蓄積されている。データの自動蓄積が容易になった近年は特に、大量の時系列データが蓄積されている分野が多岐にわたる。このような事情から、この蓄積された時系列データを用い、ビジネスに役立てたいという要望が高まっている。
【０００３】
従来、時系列データのデータ分析では、時系列データを、一つの時刻と複数の属性値（カテゴリ値又は数値）とから構成されるデータ点が複数集まって構成される時系列事例として表し、時系列事例間の比較を行う場合がある。この場合の時系列事例の扱い方は、次の２種類に分けられる。但し、ここでは簡単化のため、時系列事例間の比較が容易となるよう各時系列事例の先頭のデータ点の時刻が既に０に揃えてあるものとする。
【０００４】
・対応関係固定：データ点間の時刻間隔は一定、全時系列事例で共通であり、かつ、時刻方向のずれ（異なる時刻のデータ点同士の対応関係）を許さない。明らかに各時系列事例の同時刻のデータ点同士が対応するため、データ点間の対応関係が明確で分析が容易であるが、一方で上述したようにデータに対する制約が大きく、適用可能な問題領域が狭い。
【０００５】
・対応関係自由：データ点間の時刻間隔は可変である、または、時刻方向のずれ（異なる時刻のデータ点同士の対応関係）を許す。各時系列事例のデータ点間の対応関係が未確定のため分析が困難であるが、データに対する制約が少なく適用可能な問題領域が広い。対応関係自由な時系列事例の例としては、医療検査・投薬履歴、商品購買履歴、クレジットカード使用履歴、ＡＴＭ使用履歴、ネットワークログなどが挙げられる。また、製造業における製造装置のセンサーログのように、一定間隔で取得される時系列事例の場合も、対応関係自由な時系列事例として扱うことで時刻方向のずれにも対応でき、より適切なデータ分析が可能となる。
【０００６】
以下においては、より適用範囲の広い対応関係自由な時系列事例（以下、「対応関係自由な時系列事例」を単に「事例」ともいう）をデータ分析の対象として説明する。
事例のデータ分析には、事例からその特徴を抽出・提示するルール抽出、ラベリングされた過去の事例の集合からラベルなし事例のラベルを推測する判別、及び、類似した事例同士をグループ化するクラスタリングなどが存在する。
【０００７】
ここで、データ分析の一つとして事例間距離の計算を取り上げる。事例間距離の計算は、最も基本的なデータ分析の一つであり、与えられた二つの事例がどの程度類似しているかを定量的に知ることができる。また、ラベルなし事例と過去の全事例との間の距離の計算により、ラベルなし事例に最も距離の近い過去の事例のラベルを返すことで、上記判別を行うことができる。さらに、事例間距離の近い事例同士を「類似した」ものとして扱うことで、クラスタリングを行うこともできる。
【０００８】
対応関係自由な時系列事例間の距離計算には、例えば非特許文献１に記載されているようなＤＴＷ（Dynamic Time Warping）法を代表とするデータ点間の対応関係を最適化する手法（以下、「対応関係最適化手法」という）が使用されてきた。この手法では、例えば図１５に示したような、１データ点による複数の対応関係の保持（１対多対応関係）を許した上で、事例間距離（全対応関係のデータ点間距離の和）が最小となる対応関係集合が求められる。尚、同図においては、事例Ａのデータ点と事例Ｂのデータ点とを結ぶ点線が、最適化されたデータ点間の対応関係を示している。
【０００９】
従来の対応関係最適化手法の一例として、次に示す事例Ａ・Ｂ間の距離を計算するケースを例に、ＤＴＷ法を詳しく説明する。
問題：事例Ａはn(A)個のデータ点、事例Ｂはn(B)個のデータ点からなるとする。また、事例Ａの第iデータ点をx(i)、事例Ｂの第jデータ点をy(j)とし、属性はK個とする。また、x(i)、y(j)の第k属性の値をa(i,k)、b(j,k)とする。
【００１０】
このとき、事例Ａ・Ｂ間の最適なデータ点間対応関係集合とそのときの距離を求めることがＤＴＷ法の目的であり、これは次のようにして求められる。
１．まず、 a(i,k)・b(j,k)間の単一属性間距離d(i,j,k)を、次式(１)により計算する。但し、σ（ｋ）は第ｋ属性の正規化のためのパラメータであり、例えば、その属性の最大値と最小値の差を用いる。
【００１１】
【数１】
2007066202.tif 000003
【００１２】
２．次に、次式（２）に示したように属性間距離を合計して各データ点間の距離を求める。
【００１３】
【数２】
2007066202.tif 000004
【００１４】
３．次に、最適なデータ点間対応関係集合を求める。
ＤＴＷ法において、データ点間対応関係集合は、以下の二つの制約条件を満たさなければならない。
【００１５】
・全てのデータ点は少なくとも一つの対応関係を持つ。
・対応関係は交差しない。
この二つの制約条件は、次式（３）により表される。但し、第m対応関係は、x(c(m))とy(d(m))とを結び、対応関係集合はM個の対応関係により構成されるものとする。
c(1)=1、かつ、c(M)=n(A)、かつ、
d(1)=1、かつ、d(M)=n(B)、かつ、
c(m)-c(m-1)=0または1、かつ、
d(m)-d(m-1)=0または1、かつ、
c(m)-c(m-1)+d(m)-d(m-1)=1または2      （３）
ここで、事例間の距離Dは、次式（４）に表したように、全対応関係のデータ点間距離の和で表される。但し、w(m)は、Mが変化してもD(c(m),d(m))の加算回数を一定にするための重みであり、しばしば次式（５）が用いられる。
【００１６】
【数３】
2007066202.tif 000005
【００１７】
最適な対応関係集合とは、上述の式（４）のDを最小とするものであり、このときのDが事例間距離となる。この最適解は動的計画法により高速に求められることが知られている。
【非特許文献１】中村和岐、外２名、「動的時間伸縮法に基づく平均時系列生成による時系列データの高速クラスタリング」、人工知能学会論文誌、２００３年、１８巻３号Ｃ、ｐ．１４６−１４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
しかしながら、従来の対応関係最適化手法では、全ての属性を同等に扱うために、取り扱う時系列データによっては問題点があった。このことを、患者の検査結果履歴と投薬履歴からなる患者時系列データを用いて説明する。
【００１９】
実際には患者の真の状態は時々刻々と変化しており、ある時刻の状態を検査により観測してデータ化したのが検査結果であると考えられる。一方、投薬はその時点での患者の状態と直接的な関係は無く、むしろその後の患者の状態に影響を与えるものである。しかし、従来の対応関係最適化手法では、両者を同等に扱ってしまっていた。
【００２０】
従来の対応関係最適化手法が用いる１対多対応関係では、１対多の対応関係を許容しているため、同じ値が１回出現したケースと複数回連続して出現したケースとを同等として扱っていた。しかし、実際のデータには、患者時系列データの検査結果のように状態を観測した属性（観測属性）と投薬履歴のように状態に作用する属性（作用属性）が混在する。観測属性では１対多の対応関係の許容は正しいが、作用属性では出現のたびに状態に影響を与えるため、１回の出現と複数回の出現は状態への影響が異なる。このため、両者には別々の処理を行うべきであるが、従来の対応関係最適化手法には作用属性という概念がなく、いわば全属性を観測属性として扱うため、適切な事例間距離を計算できなかった。
【００２１】
このように、従来は、観測属性と作用属性が混在する時系列データに対しても、観測属性と作用属性の区別なく両者を同等に扱うことにより、適切なデータ分析を行えないという問題点が存在した。
【００２２】
本発明は、上記実情に鑑み、観測属性と作用属性を区別できるパラメータ（作用度）の指定により、両者を区別した、より適切なデータ分析を行うためのプログラム、装置、方法、及び記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
図１は、本発明の第１のデータ分析プログラムの原理的な機能ブロック図である。
同図において、データ分析手順１は、一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性の作用度を入力とし、作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行う。ここで、対応関係自由な時系列事例は、一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される。また、各属性の作用度は、各属性が時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す。
【００２４】
図２は、本発明の第２のデータ分析プログラムの原理的な機能ブロック図である。
同図において、データ分析手順１は、二つの対応関係自由な時系列事例、及び、各属性の作用度を入力とし、作用度により異なる処理方式を用いて、両事例間における最適なデータ点間対応関係集合を求め、両事例間の距離を求める。
【００２５】
図３は、本発明の第３のデータ分析プログラムの原理的な機能ブロック図である。
同図において、データ分析手順１は、データ点間距離計算手順２と最短距離計算手順３とを含む。データ点間距離計算手順２は、二つの対応関係自由な時系列事例、及び、各属性の作用度を入力とし、作用度により異なる距離計算処理方式を用いて、両事例間における全てのデータ点組み合わせ間の距離を計算する。最短距離計算手順３は、データ点間距離計算手順２により計算された全てのデータ点組み合わせ間の距離を用いて、両事例間の最短距離を計算する。
【００２６】
図３に示したデータ分析手順１において、例えば、データ点間距離計算手順２は、各データ点組み合わせの各属性毎に、主対応関係時（１対１対応関係とみなせる場合）の距離と、従対応関係時（他に主対応関係が存在し１対１対応関係とみなせない場合）の距離を出力し、最短距離計算手順３は、各データ点が保持する対応関係中一つ以内が主対応関係であって他が従対応関係であるとの条件の下で、両事例間の最短距離を求めるようにすることもできる。
【００２７】
また、データ点間距離計算手順２は、例えば、主対応関係時の距離として、両事例の属性間距離を出力し、従対応関係時の距離として、両事例の属性間における属性値が異なる場合に得られる距離と主対応関係時の距離の当該属性に係る作用度による内分値を出力するようにすることもできる。
【００２８】
また、データ点間距離計算手順２は、例えば、作用度が正である属性の、データ点組み合わせにおける両データ点の属性値のいずれもが、時系列事例の状態に作用を与えない非作用値である場合には、従対応関係時の距離として主対応関係時の距離と同じ値を出力するようにすることもできる。
【００２９】
図１乃至３に示したデータ分析手順１に入力される各属性の作用度は、例えば０又は１とすることもできる。これにより、ユーザにとって作用度の入力が容易になる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、観測属性と作用属性が混在する時系列データに対しても、両者を区別する作用度を入力することで、より適切なデータ分析を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。
尚、本明細書において用いられる用語の意味は次の通りとする。
属性：年齢、性別等の情報の種類。
【００３２】
カテゴリ値：「男」「女」等、文字列で表現される値。値の間に順序関係がない。
カテゴリ値属性：その値がカテゴリ値である属性。
数値属性：その値が数値である属性。値の間に順序関係がある。
【００３３】
データ点：複数の属性値（カテゴリ値または数値）及び一つの時刻の集合。
時系列事例：データ点の集合。
対応関係：異なる時系列事例の各一つずつのデータ点の組あわせ。
【００３４】
対応関係集合：二つの時系列事例間の対応関係の集合。
対応関係自由な時系列事例：他の時系列事例との対応関係集合が未確定な時系列事例。以下、「対応関係自由な時系列事例」を単に「事例」又は「時系列事例」ともいう。
【００３５】
事例間距離：最適な対応関係集合の下での事例間の距離。
作用属性：その属性値が事例の状態に作用する属性。
観測属性：その属性値が事例の状態を観測したものである属性。
【００３６】
作用度：その属性がどの程度事例の状態に作用するかを表す値。この値が１ならばその属性は作用属性であり、０ならば観測属性である。
図４は、本実施形態のデータ分析プログラムに従ってデータ分析処理を行う情報処理装置（コンピュータ）によって実現されるデータ分析装置の構成図である。
【００３７】
同図のデータ分析装置は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、入力装置１３、出力装置１４、外部記録装置１５、媒体駆動装置１６、及びネットワーク接続装置１７を備え、それらの各装置はバス１８により互いに結合されている。
【００３８】
ＣＰＵ１１は、メモリ１２を利用しながらデータ分析プログラムを実行して、データ分析処理を行う。メモリ１２としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）等が用いられる。
【００３９】
入力装置１３は、例えばキーボード、ポインティング・デバイス等に相当し、ユーザからの入力に用いられる。例えば、ユーザからの、詳しくは後述する時系列データや各属性の作用度の入力などに用いられる。また、出力装置１４は、表示装置（ディスプレイ）やプリンタ等に相当し、処理結果等の出力に用いられる。
【００４０】
外部記録装置１５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置等であり、プログラムやデータを保存することができる。
媒体駆動装置１６は、可搬記録媒体１９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体１９としては、メモリカード、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み出し可能記録媒体を使用することができる。この可搬記録媒体１９には、データのほかに、上記のデータ分析プログラムが格納される。
【００４１】
ネットワーク接続装置１７は、ＬＡＮ（Local Area Network）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換等を行う。データ分析装置は、ネットワーク接続装置１７を介して、外部のデータベース等から必要なデータやプログラムを受け取ることができる。
【００４２】
次に、データ分析装置によって行われるデータ分析処理について説明する。
データ分析処理では、一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力として、作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析が行われる。
【００４３】
このデータ分析処理の一例として、２つの事例（事例Ａ，Ｂ）、及び、各属性の作用度を入力として、作用度により異なる処理方式を用いて、両事例間における最適なデータ点間対応関係集合を求め、両事例間の距離を求める処理を、図５を用いて説明する。
【００４４】
但し、ここでも、事例Ａはn(A)個のデータ点，事例Ｂはn(B)個のデータ点からなるものとし、事例Ａの第iデータ点をx(i)，事例Ｂの第jデータ点をy(j)とし、属性はK個とし、x(i)，y(j)の第k属性の値をa(i,k)，b(j,k)とする。また、各属性の作用度は、ユーザによる入力の容易さを考慮して、０又は１とする。また、事例Ａ，Ｂ及び各属性の作用度に関するデータは、予め、例えば入力装置１３を介してユーザにより入力され、外部記録装置１５に記録されているものとし、必要に応じて外部記録装置１５から読み出され、データ分析処理の入力に用いられる。
【００４５】
図５は、そのデータ分析処理の処理内容を示すフローチャートである。
同図において、Ｓ１乃至Ｓ５では、二つの事例Ａ，Ｂ、及び、各属性の作用度を入力とし、作用度により異なる距離計算処理方式を用いて、両事例間における全てのデータ点組み合わせ間の距離を計算するデータ点間距離計算処理を行う。より詳しくは、各データ点組み合わせの各属性毎に、主対応関係時（１対１対応関係とみなせる場合）の距離（主距離）と、従対応関係時（他に主対応関係が存在し１対１対応関係とみなせない場合）の距離（従距離）とを計算・出力する。
【００４６】
まず、Ｓ１では、事例Ａの一つのデータ点と事例Ｂの一つのデータ点との間の一つの属性を処理対象として、その処理対象における主距離を、上述の式（１）を用いて計算、出力し、これをメモリ１２に格納する。続くＳ２では、その処理対象における従距離を、処理対象中の属性の作用度と後述の式（７）を用いて計算、出力し、これをメモリ１２に格納する。続くＳ３では、処理対象中のデータ点間における全ての属性についての処理を終了したか否かを判定し、その判定結果がＮｏの場合には、処理対象とする一つの属性を未処理の属性に変更してＳ１へ戻り、その判定結果がＹｅｓの場合にはＳ４へ進む。続くＳ４では、事例Ｂの全てのデータ点についての処理を終了したか否かを判定し、その判定結果がＮｏの場合には、処理対象とする事例Ｂの一つのデータ点を未処理のデータ点に変更してＳ１へ戻り、その判定結果がＹｅｓの場合にはＳ５へ進む。続くＳ５では、事例Ａの全てのデータ点についての処理を終了したか否かを判定し、その判定結果がＮｏの場合には、処理対象とする事例Ａの一つのデータ点を未処理のデータ点に変更してＳ１へ戻り、その判定結果がＹｅｓの場合にはＳ６へ進む。
【００４７】
但し、上記のＳ１における主距離の出力及びＳ２における従距離の出力において、作用度が正の属性（作用属性）では、主距離として属性間距離を、従距離として主距離より大きな距離または主距離以上の距離を出力するようにし、作用度が０の属性（観測属性）では、両距離として同じ値を出力する。このことは、作用度が正の属性では、１対多対応関係に対しペナルティを与えていると見ることができる。
【００４８】
ここで、対応関係の一例を図６に示しておく。同図の例では、データ点x(1)・y(1)間の対応関係は１対１なので主対応関係である。データ点y(2)には２つの対応関係があるので、一方（データ点x(2)・y(2)間）が主対応関係、他方（データ点x(3)・y(2)間）が従対応関係である。
【００４９】
Ｓ１乃至Ｓ５のデータ点間距離計算処理において、Ｓ１では、具体的には、主距離として、両事例の属性間距離（上述の式（１）のd(i,j,k)）を計算し、出力する。また、Ｓ２では、具体的には、従距離として、主距離と仮に両事例のその属性値が異なる場合に得られる距離の当該属性に係る作用度による内分値（但し主距離が従距離以上の場合には主距離と等しい値とする）を計算し、出力する。ここでは、仮に両事例のその属性値が異なる場合に得られる距離を１とする。このとき、第k属性の作用度をe(k)とすると、データ点x(i)・y(j)間の第k属性の従距離f(i,j,k)は、次式（６）で表される。
【００５０】
【数４】
2007066202.tif 000006
【００５１】
これにより、属性が観測属性（e(k)=0）の場合、従距離は主距離と等しくなり、それが作用属性（e(k)=1）の場合、従距離は常に１(但し主距離が1以上の場合主距離と等しい値)となる。すなわち、観測属性の場合には従来方式と等しく、作用属性の場合には従距離は常に主距離以上となり、従距離は主距離に対してペナルティとなっていることがわかる。
【００５２】
但し、この従距離の計算において、対応関係のいずれのデータ点の属性値も非作用値（作用属性において事例の状態に作用しない属性値）である場合には、その従距離として主距離と同じ値を出力するようにする。従って、上述の式（６）で表した従距離f(i,j,k)は、最終的に次式（７）で表される。
【００５３】
【数５】
2007066202.tif 000007
【００５４】
非作用値は何回出現しても状態に影響を与えないため、観測属性と同様に１対多対応関係を構成してもかまわない。上述の式（７）を用いると、非作用値の場合は観測属性と同様に扱われるようになり、ペナルティなしで１対多対応関係が可能となる。
【００５５】
このようにしてＳ１乃至Ｓ５のデータ点間距離計算処理が行われると、事例Ａ・Ｂ間の各データ点組み合わせの各属性毎の主距離及び従距離（事例Ａ・Ｂ間の全てのデータ点組み合わせ間の距離）が、メモリ１２に格納される。
【００５６】
そして、そのデータ点間距離計算処理が終了すると、続くＳ６乃至Ｓ９では、その事例Ａ・Ｂ間の各データ点組み合わせの各属性毎の主距離及び従距離を用いて、両事例間の最短距離を計算する最短距離計算処理を行う。より詳しくは、各データ点が保持する対応関係中一つ以内が主対応関係であって他が従対応関係であるとの条件の下で、両事例間の最短距離を計算する。
【００５７】
このとき、両事例間の最短距離を計算する際の最適なデータ点間対応関係集合は、上述の式（３）の下で次式（８）のDを最小にするものとなり（但し主対応関係の選択も対応関係最適化の対象に含む）、このときのDが事例間距離、すなわち、両事例間の最短距離となる。尚、w(m)は、上述のＤＴＷ法の例と同様であり、例えば上述の式（５）を用いる。
【００５８】
【数６】
2007066202.tif 000008
【００５９】
この式（８）のDの最小値も動的計画法を用いて求めることができる。
尚、本実施例では、対応関係ごとに主対応関係・従対応関係が決められるものとして説明したが、属性ごとに主対応関係・従対応関係を変化させることも可能である。
【００６０】
Ｓ６乃至Ｓ９の最短距離計算処理において、上述の式（８）のDを最小にする最適なデータ点間対応関係集合のときの事例間距離は、具体的には、縦軸が事例Ａのデータ点、横軸が事例Ｂのデータ点である４つの表（テーブル）α、β、γ、δを作成し、その４つの表から計算により求める。
【００６１】
まず、Ｓ６では、事例Ａの一つのデータ点と事例Ｂの一つのデータ点を処理対象として、その処理対象における表α、β、γ、δの各要素を、後述の式（１０）、（１１）、（１２）、及び（１３）を用いて計算、出力し、これをメモリ１２に格納する。但し、この各要素の計算は、メモリ１２に格納されている、上述のＳ１乃至Ｓ５のデータ点間距離計算処理により計算された主距離及び従距離、及び、計算された表α、β、γ、δの要素を用いて行われる。続くＳ７では、事例Ｂの全てのデータ点についての処理を終了したか否かを判定し、その判定結果がＮｏの場合には、処理対象とする事例Ｂの一つのデータ点を未処理のデータ点に変更してＳ６へ戻り、その判定結果がＹｅｓの場合にはＳ８へ進む。続くＳ８では、事例Ａの全てのデータ点についての処理を終了したか否かを判定し、その判定結果がＮｏの場合には、処理対象とする事例Ａの一つのデータ点を未処理のデータ点に変更してＳ６へ戻り、その判定結果がＹｅｓの場合にはＳ９へ進む。ここで、Ｓ８がＹｅｓになった場合には、表α、β、γ、δの全ての要素がメモリ１２に格納されたことになり、表α、β、γ、δが完成したことになる。続くＳ９では、完成した表α、β、γ、δの要素から、事例ＡＢ間の事例間距離を後述の式（１４）を用いて計算により求める。
【００６２】
以下、このＳ６乃至Ｓ９の最短距離計算処理を、式（１０）乃至（１３）を用いて、より具体的に説明する。
尚、以下の説明において、[]は、含まれる全てのケースを計算して小さいほうを採用するという意味である。例えば、ｇが[αβ]を含む場合、αのケースのgとβのケースのｇを両方計算して小さいほうを採用することを意味する。但し、ｇの２番目又は３番目のパラメータが０となった場合は、最小として扱わず、∞として扱うものとする。
【００６３】
まず、Ｓ６乃至Ｓ８では、縦軸が事例Ａのデータ点、横軸が事例Ｂのデータ点である４つの表α、β、γ、δを、以下に説明する計算により作成する。
上述の式（８）の途中まで計算したものをg(x,y)とすると、
【００６４】
【数７】
2007066202.tif 000009
【００６５】
と記述できる。但し、x=c(J), y=d(J)である。
４つの表α、β、γ、δは、各事例の最後のデータ点c(J),d(J)が主対応関係を既に保持しているかどうかにより場合分けされている。表α、β、γ、δのg(x,y)を、それぞれg(α,x,y)、g(β,x,y)、g(γ,x,y)、g(δ,x,y)とすると、各表は以下のように計算により作成できる。
・表α
事例Ａの最後のデータ点が主対応関係を保持、かつ、
事例Ｂの最後のデータ点が主対応関係を保持している場合。
【００６６】
【数８】
2007066202.tif 000010
【００６７】
・表β
事例Ａの最後のデータ点が主対応関係を保持、かつ、
事例Ｂの最後のデータ点が主対応関係を保持していない場合。
【００６８】
【数９】
2007066202.tif 000011
【００６９】
・表γ
事例Ａの最後のデータ点が主対応関係を保持していない、かつ、
事例Ｂの最後のデータ点が主対応関係を保持している場合。
【００７０】
【数１０】
2007066202.tif 000012
【００７１】
・表δ
事例Ａの最後のデータ点が主対応関係を保持していない、かつ、
事例Ｂの最後のデータ点が主対応関係を保持していない場合。
【００７２】
【数１１】
2007066202.tif 000013
【００７３】
以上の４つの表α、β、γ、δの各要素は、上述の式（１０）乃至（１３）により、各表の左上から右下に向け順次計算できる。
尚、この４つの表α、β、γ、δの作成過程において、上述の式（１０）乃至（１３）の計算に用いられる主距離（d(x,y)）及び従距離（f(x,y)）は、前述のＳ１乃至Ｓ５のデータ点間距離計算処理により格納されたメモリ１２から読み出される。また、その作成過程において、計算により求めた各表の各要素は、順次、メモリ１２に格納され、必要に応じて上述の式（１０）乃至（１３）の計算の際にメモリ１２から読み出される。
【００７４】
このようにしてＳ６乃至Ｓ８の処理により４つの表α、β、γ、δの全ての要素が計算されると、メモリ１２には、作成された４つの表α、β、γ、δが格納されたこととなり、続くＳ９では、その４つの表α、β、γ、δから両事例間の最短距離を次式（１４）を用いて計算により求める。
g(n(A),n(B))=min{g([αβγδ],n(A),n(B))}   （１４）
このg(n(A),n(B))が、明らかに上述の式（８）のDとなり、事例Ａ・Ｂ間の最短距離が求められる。尚、両事例間における最適な対応関係集合についても、その４つの表α、β、γ、δから求めることができる。
【００７５】
次に、上述の図５に示したデータ分析処理と従来の処理との違いを、検査結果履歴と投薬履歴とからなる患者データを用いて説明する。
ここでは、以下に示す問題を例に比較する。
【００７６】
問題：図７に示す患者Ａ，Ｂ，Ｃの患者データ（時系列事例）において、観測属性が「検査結果」、作用属性が「薬X投与」とした場合に、患者Ａ・Ｂ間、患者Ａ・Ｃ間の距離を計算する。尚、「薬X投与」において「非投与」は非作用値とする。
【００７７】
この場合、患者Ａ，Ｃが薬Xを１回投与されているのに対し、患者Ｂは２回投与されている。また、「検査結果」は常に「×」であって両者で同じであるから、患者Ａ・Ｂ間の距離よりも患者Ａ・Ｃ間の距離が近い、すなわち患者Ａにとって患者Ｂよりも患者Ｃが類似している、という結果が得られることが望ましい。
【００７８】
患者Ａ・Ｂ間および患者Ａ・Ｃ間の最短距離を、上述の図５に示したデータ分析処理に従って求める場合、その計算過程は次のようになる。
まず、患者Ａ・Ｂ間および患者Ａ・Ｃ間における、各データ点組み合わせの各属性毎に、主距離（属性間距離）および従距離を計算する。
【００７９】
患者Ａ・Ｂ間および患者Ａ・Ｃ間の、観測属性：「検査結果」の主距離および従距離は、各患者の「検査結果」が常に「×」であるので、上述の式（１）及び式（７）から、全てのデータ点間で０である。
【００８０】
例えば、患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の観測属性：「検査結果」の主距離は、両データ点の属性値が共に「×」で等しいので、上述の式（１）から０となる。患者Ａ・Ｂ間の他の各データ点間の主距離、及び、患者Ａ・Ｃ間の各データ点間の主距離も同様にして０となる。
【００８１】
また、例えば、患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の観測属性：「検査結果」の従距離は、「検査結果」が観測属性（作用度：e(k)=0）であること、及び、このデータ点間の主距離が０であることから、上述の式（７）（式（６））よりf(1,1,k)=d(1,1,k)(1-0)+0、すなわちf(1,1,k)=d(1,1,k)となって、主距離と等しく０となる。患者Ａ・Ｂ間の他の各データ点間の従距離、及び、患者Ａ・Ｃ間の各データ点間の従距離も同様にして０となる。
【００８２】
一方、患者Ａ・Ｂ間および患者Ａ・Ｃ間の、作用属性：「薬X投与」の主距離は、上述の式（１）から、図８(a) に示す表のような結果となり、「薬X投与」の従距離は、上述の式（７）から、図８(b) に示す表のような結果となる。尚、同図(a),(b) においては、縦軸が患者Ａのデータ点（x(i)）、横軸が患者Ｂ又はＣのデータ点（y(j)）である。
【００８３】
例えば、同図(a) において、患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の作用属性：「薬X投与」の主距離は、両データ点の属性値が共に「投与」で等しいので、上述の式（１）から０となる。また、患者Ａのデータ点（２）と患者Ｂのデータ点（１）との間の作用属性：「薬X投与」の主距離は、両データ点の属性値が「非投与」と「投与」で異なるので、上述の式（１）から１となる。患者Ａ・Ｂ間の他の各データ点間の主距離、及び、患者Ａ・Ｃ間の各データ点間の主距離も同様にして求めることができる。
【００８４】
また、例えば、同図(b) において、患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の作用属性：「薬X投与」の従距離は、「薬X投与」が作用属性（作用度：e(k)=1）であること、両属性値が非作用値でないこと、及び、このデータ点間の主距離が０であることから、上述の式（７）（式（６））よりf(1,1,k)=d(1,1,k)(1-1)+1となって１となる。また、患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（３）との間の作用属性：「薬X投与」の従距離は、「薬X投与」が作用属性（作用度：e(k)=1）であること、患者Ｂの属性値のみが非作用値であること、及び、このデータ点間の主距離が１であることから、上述の式（７）（式（６））より主距離と等しく１となる。また、患者Ａのデータ点（２）と患者Ｂのデータ点（３）との間の作用属性：「薬X投与」の従距離は、「薬X投与」が作用属性（作用度：e(k)=1）であること、両属性値が非作用値であること、及び、このデータ点間の主距離が０であることから、上述の式（７）よりf(2,3,k)=d(2,3,k)となって主距離と等しく０となる。患者Ａ・Ｂ間の他の各データ点間の従距離、及び、患者Ａ・Ｃ間の各データ点間の従距離も同様にして求めることができる。
【００８５】
次に、患者Ａ・Ｂ間および患者Ａ・Ｃ間における４つの表α、β、γ、δを、上述の式（１０）、（１１）、（１２）、及び（１３）を用いて計算により作成する。この場合、患者Ａ・Ｂ間の４つの表α、β、γ、δは、図９に示す表のような結果となり、患者Ａ・Ｃ間の４つの表α、β、γ、δは、図１０に示す表のような結果となる。尚、図９及び１０においても、縦軸が患者Ａのデータ点（x(i)）、横軸が患者Ｂ又はＣのデータ点（y(j)）である。
【００８６】
例えば、図９において、g(α,1,1)（患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）における表αの要素）は、上述の式（１０）より、2d(1,1)=2*0=0となる。ここで、d(1,1)は、図８(a) の患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の主距離から０である。また、g(β,1,1)（患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）とにおける表βの要素）は上述の式（１１）から∞であり、g(γ,1,1)（患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）とにおける表γの要素）は上述の式（１２）から∞である。また、g(δ,1,1)（患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）とにおける表δの要素）は、上述の式（１３）より、2f(1,1)=2*1=2となる。ここで、f(1,1)は、図８(b) の患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の従距離から１である。また、g(α,1,2)（患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（２）とにおける表αの要素）は、このときx=1,y=2であることから、上述の式（１０）においてg([γδ],x,y-1)+d(x,y)が適用され、これにx=1,y=2を代入し、g([γδ],1,1)+d(1,2)により求まる。ここで、g(γ,1,1)=∞、g(δ,1,1)=2であることから、小さい方のg(δ,1,1)=2が適用され、g(α,1,2)は、g([γδ],1,1)+d(1,2)=2+0=2となる。ここで、d(1,2)は、図８(a)の患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（２）との間の主距離から０である。また、g(β,1,2)（患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（２）とにおける表βの要素）は、このときx=1,y=2であることから、上述の式（１１）より、g([αβ],1,1)+f(1,1)により求まる。ここで、g(α,1,1)=0、g(β,1,1)=∞であることから、小さい方のg(α,1,1)=0が適用され、g(β,1,2)は、g([αβ],1,1)+f(1,1)=0+1=1となる。ここで、f(1,1)は、図８(b)の患者Ａのデータ点（１）と患者Ｂのデータ点（１）との間の従距離から１である。以下同様にして、患者Ａ・Ｂ間の４つの表α、β、γ、δの残りの各要素、及び、図１０に示した患者Ａ・Ｃ間の４つの表α、β、γ、δの各要素も、上述の式（１０）乃至（１３）を用いて求めることができる。
【００８７】
次に、作成した患者Ａ・Ｂ間の４つの表α、β、γ、δ（図９参照）から患者Ａ・Ｂ間の最短距離を、作成した患者Ａ・Ｃ間の４つの表α、β、γ、δ（図１０参照）から患者Ａ・Ｃ間の最短距離を、上述の式（１４）を用いて計算により求める。この場合、患者Ａ・Ｂ間の最短距離Dは、図９に示した表α、β、γ、δにおいて患者Ａのデータ点（２）と患者Ｂのデータ点（３）における要素が最小となる要素の値となり、患者Ａ・Ｃ間の最短距離Dは、図１０に示した表α、β、γ、δにおいて患者Ａのデータ点（２）と患者Ｃのデータ点（３）における要素が最小となる要素の値となる。すなわち、次のようになる。
【００８８】
患者Ａ・Ｂ間の最短距離D=min{g([αβγδ],2,3)}=min{1,2,4,1}=1
患者Ａ・Ｃ間の最短距離D=min{g([αβγδ],2,3)}=min{0,0,4,0}=0
これにより、上述の図５に示したデータ分析処理に従って求めた場合、患者Ａ・Ｂ間の事例間距離は、最適な対応関係集合が例えば図１１に示すようにM=3,c(1)=d(1)=1,c(2)=1,d(2)=2,c(3)=2,d(3)=3となって且つ第１対応関係と第３対応関係が主対応関係となり、このときの事例間距離＝1となる。また、患者Ａ・Ｃ間の事例間距離は、最適な対応関係集合が例えば図１２に示すようにM=3,c(1)=d(1)=1,c(2)=2,d(2)=2,c(3)=2,d(3)=3となって且つ第１対応関係と第２対応関係が主対応関係となり、このとき事例間距離＝0となる。尚、患者Ａ・Ｂ間における最適な対応関係集合は図９に示した４つの表α、β、γ、δから求められたものであり、患者Ａ・Ｃ間における最適な対応関係集合は図１０に示した４つの表α、β、γ、δから求められたものである。
【００８９】
これに対し、従来の処理に従って求めた場合、ここでは計算過程は省略するが、上述の式（１）乃至（５）に従って、患者ＡＢ間の事例間距離は、最適な対応関係集合がM=3,c(1)=d(1)=1,c(2)=1,d(2)=2,c(3)=2,d(3)=3となり、このとき事例間距離＝0となる。また、患者Ａ・Ｃ間の事例間距離は、最適な対応関係集合がM=3,c(1)=d(1)=1,c(2)=2,d(2)=2,c(3)=2,d(3)=3となり、このとき事例間距離＝0となる。
【００９０】
これにより、上述の図５に示したデータ分析処理と従来の処理との間で処理結果を比較すると、両処理において最適な対応関係集合は共に等しいが、事例間距離に関しては、図５に示したデータ分析処理では患者Ａ・Ｂ間で１，患者Ａ・Ｃ間で０であるのに対し、従来の処理では患者Ａ・Ｂ間及び患者Ａ・Ｃ間で共に１である点が異なっている。
【００９１】
図５に示したデータ分析処理では、患者Ａ・Ｂ間において、図１１に示したように、患者Ａのデータ点x(１)が保持する２対応関係のうち、一方が従対応関係となるため、事例間距離は1となる。これは、１回の「投与」と２回の「投与」の違いを検出できたことを表している。一方、患者Ｂ、Ｃ間においては、図１２に示したように、患者Ａのデータ点x(2)と患者Ｃのデータ点y(2),y(3)間の従距離が、「非投与」が非作用値であることから、0となるため、事例間距離は0となる。これは、１回の「非投与」と２回の「非投与」は同じであることを表している。
【００９２】
このように、従来の処理では患者Ｂが患者Ａよりも投薬回数が多いことを検出できず等距離となっていたものが、上述の図５に示したデータ分析処理では、投薬回数の違いを検出でき、患者Ａ・Ｂ間の距離よりも患者Ａ・Ｃ間の距離が近い、すなわち患者Ａにとって患者Ｂよりも患者Ｃが類似している、との適切なデータ分析の結果を得ることができる。
【００９３】
尚、これまでは、データ分析処理の入力として用いる事例数を複数とした例を説明してきたが、これを一つとすることも可能である。すなわち、上述のデータ分析装置によって行われるデータ分析処理では、一つの事例、及び、各属性がどの程度事例の状態に作用するかを表す作用度を入力として、作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うこともできる。このようなデータ分析処理の一例を以下に説明する。
【００９４】
但し、ここでは、一つの事例として、図１３(a) に示すような、属性として「体温」と「薬Xの投与量」とを有する、ある患者の一日分の医療データと、「体温」及び「薬Xの投与量」のそれぞれの作用度として0（観測属性）及び１（作用属性）が入力され、作用度により異なる処理方式を用いて、データ分析として一日分のデータをサマライズする処理を行うケースを考える。
【００９５】
この場合、観測属性である「体温」には平均値に意味があるため、その平均値をサマライズ結果として出力する。これに対し、作用属性である「薬X投与量」には平均値には意味はなく、むしろ合計値に意味があるため、その合計値をサマライズ結果として出力する。すなわち、この場合、データ分析装置は、観測属性と作用属性とで別々の処理を行い、図１３(b) に示すようなサマライズ結果を、例えば出力装置１４に出力する。
【００９６】
このように、データ分析装置は、入力される事例数が一つであっても、作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うことができることは勿論のことである。
以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良及び変更を行っても良いのはもちろんである。
【００９７】
例えば、本実施例では、ユーザによる入力の容易さを考慮して各属性の作用度を０又は１としたが、それを考慮しないのであれば、各属性の作用度として他の値を用いることも可能である。
【００９８】
また、本実施例では、上述のデータ分析装置である情報処理装置において、ＣＰＵ１１によって実行されるデータ分析プログラムが可搬記録媒体１９に記録されているものとして説明したが、このデータ分析プログラムが記録される記録媒体はこれに限られるものではない。例えば、図１４に示したように、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（あるいはＭＯ、ＤＶＤ、リムーバブルハードディスク等であってもよい）等の媒体駆動装置２０に脱着可能な可搬記録媒体２１は勿論のこと、ネットワーク回線経由で送信される外部の装置（サーバ等）内の記憶部（データベース等）２２や、情報処理装置の本体内のメモリ（ＲＡＭ又はハードディスク等）２３等に記録されていても良い。可搬記録媒体２１や記憶部（データベース等）２２に記録されているプログラムは、情報処理装置本体内のメモリ２３にロードされて、実行される。
【００９９】
（付記１）
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手順、
をコンピュータに実行させるためのデータ分析プログラム。
【０１００】
（付記２）
前記データ分析手順は、二つの前記対応関係自由な時系列事例、及び、前記各属性の作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いて、当該二つの時系列事例間における最適なデータ点間対応関係集合を求め、当該二つの時系列事例間の距離を求める、
ことを特徴とする付記１記載のデータ分析プログラム。
【０１０１】
（付記３）
前記データ分析手順は、
前記二つの時系列事例、及び、前記各属性の作用度を入力とし、前記作用度により異なる距離計算処理方式を用いて、当該二つの時系列事例間における全てのデータ点組み合わせ間の距離を計算するデータ点間距離計算手順と、
前記データ点間距離計算手順により計算された全てのデータ点組み合わせ間の距離を用いて、前記二つの時系列事例間の最短距離を計算する最短距離計算手順と、
を含む、
ことを特徴とする付記２記載のデータ分析プログラム。
【０１０２】
（付記４）
前記データ点間距離計算手順は、各データ点組み合わせの各属性毎に、１対１対応関係とみなせる主対応関係時の距離と、他に前記主対応関係が存在し１対１対応関係とみなせない従対応関係時の距離とを出力し、
前記最短距離計算手順は、各データ点が保持する対応関係中一つ以内が前記主対応関係であって他が前記従対応関係であるとの条件の下で、前記二つの時系列事例間の最短距離を求める、
ことを特徴とする付記３記載のデータ分析プログラム。
【０１０３】
（付記５）
前記データ点間距離計算手順は、前記主対応関係時の距離として、前記二つの時系列事例の属性間距離を出力し、前記従対応関係時の距離として、前記二つの時系列事例の属性間における属性値が異なる場合に得られる距離と前記主対応関係時の距離の当該属性に係る前記作用度による内分値を出力する、
ことを特徴とする付記４記載のデータ分析プログラム。
【０１０４】
（付記６）
前記データ点間距離計算手順は、前記作用度が正である属性の、前記データ点組み合わせにおける両データ点の属性値のいずれもが、前記時系列事例の状態に作用を与えない非作用値である場合には、前記従対応関係時の距離として前記主対応関係時の距離と同じ値を出力する、
ことを特徴とする付記４又は５記載のデータ分析プログラム。
【０１０５】
（付記７）
前記データ分析手順は、一つの前記対応関係自由な時系列事例、及び、前記各属性の作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いて、当該一つの時系列事例をサマライズする分析を行う、
ことを特徴とする付記１記載のデータ分析プログラム。
【０１０６】
（付記８）
前記作用度は、０又は１である、
ことを特徴とする付記１乃至７の何れか一項記載のデータ分析プログラム。
【０１０７】
（付記９）
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手段、
を備えることを特徴とするデータ分析装置。
【０１０８】
（付記１０）
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行う、
ことを特徴とするデータ分析方法。
【０１０９】
（付記１１）
一つの時刻と複数の属性値とから構成されるデータ点が複数集まって構成される一つ又は複数の対応関係自由な時系列事例、及び、各属性が前記時系列事例の状態にどの程度作用するかを表す作用度を入力とし、前記作用度により異なる処理方式を用いてデータ分析を行うデータ分析手順、
をコンピュータに実行させるためのデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】本発明の第１のデータ分析プログラムの原理的な機能ブロック図である。
【図２】本発明の第２のデータ分析プログラムの原理的な機能ブロック図である。
【図３】本発明の第３のデータ分析プログラムの原理的な機能ブロック図である。
【図４】本実施形態のデータ分析プログラムに従ってデータ分析処理を行う情報処理装置（コンピュータ）によって実現されるデータ分析装置の構成図である。
【図５】データ分析処理の処理内容を示すフローチャートである。
【図６】事例Ａ・Ｂ間の対応関係の一例を示す図である。
【図７】患者Ａ，Ｂ，Ｃの患者データを示す図である。
【図８】(a)は患者Ａ・Ｂ間および患者ＡＣ間の作用属性：「薬X投与」の主距離（属性間距離）を示す図、(b)は患者Ａ・Ｂ間および患者ＡＣ間の作用属性：「薬X投与」の従距離を示す図である。
【図９】患者Ａ・Ｂ間の４つの表α、β、γ、δを示す図である。
【図１０】患者Ａ・Ｃ間の４つの表α、β、γ、δを示す図である。
【図１１】患者Ａ・Ｂ間の最適な対応関係集合を示す図である。
【図１２】患者Ａ・Ｃ間の最適な対応関係集合を示す図である。
【図１３】(a)はある患者の一日分の医療データを示す図、(b)はサマライズ結果を示す図である。
【図１４】記録媒体例を示す図である。
【図１５】対応関係最適化の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１１】
１      データ分析手順
２      データ点間距離計算手順
３      最短距離計算手順
１１    ＣＰＵ
１２    メモリ
１３    入力装置
１４    出力装置
１５    外部記録装置
１６    媒体駆動装置
１７    ネットワーク接続装置
１８    バス
１９    可搬記録媒体
２０    媒体駆動装置
２１    可搬記録媒体
２２    記憶部
２３    メモリ
【図１】
2007066202.tif 000014
【図２】
2007066202.tif 000015
【図３】
2007066202.tif 000016
【図４】
2007066202.tif 000017
【図５】
2007066202.tif 000018
【図６】
2007066202.tif 000019
【図７】
2007066202.tif 000020
【図８】
2007066202.tif 000021
【図９】
2007066202.tif 000022
【図１０】
2007066202.tif 000023
【図１１】
2007066202.tif 000024
【図１２】
2007066202.tif 000025
【図１３】
2007066202.tif 000026
【図１４】
2007066202.tif 000027
【図１５】
2007066202.tif 000028